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PyCharm如何直接使用Anaconda已安装的库

它也可以利用 scala、python、R 整合大数据工具, Apache 的 spark。用户能够拿到和 pandas、scikit-learn、ggplot2、dplyr 等库内部相同的数据。 markdown 标记语言能够代码标注,用户能够将逻辑和思考写在笔记本,这和python内部注释部分不同。Jupyter 笔记本的用途包括数据清洗、数据转换、统计建模和机器学习。 自动提示功能十分的强大,那么如何在PyCharm中直接使用Anaconda已安装的库? 可以看到PyCharm自动提示功能已经有了pandas库了,当然其他的库也都可以使用了后记 当然,也可以像之前一样,直接在PyCharm中使用pip安装下面给大家介绍下,供大家参考 PyCharm中导入数据分析库 中导入常用的数据分析库呢?

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薅谷歌 GPU 羊毛的正确姿势

谷歌Colab是一项免费的云服务,基于Jupyter笔记本,用于机器学习教育和研究。它提供了一个完全为深度学习和免费访问健壮的GPU而配置的运行时。 谷歌Colab的优势 免费的GPU支持 谷歌Colab允许开发者像谷歌文档一样使用和Jupyter笔记本。 支持Bash命令(https://www.gnu.org/software/bash/) 所有主要的Python库,TensorFlow、Scikit-learn、Matplotlib等都是预先安装的 建立在Jupyter笔记本的顶部。 从谷歌Colab开始吧 ? python run.py 10.重启谷歌Colab 结论 谷歌Colab没有使用Jupyter笔记本,而是为您提供了一个云系统,这样您就可以远程地与其他开发人员共享文件。

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    sklearnex 让你的 sklearn 机器学习模型训练快得飞起?

    熟悉 scikit-learn 的朋友应该清楚,scikit-learn 自带的一些基于 joblib 等库的运算加速功能效果有限,并不能很充分地利用算力。 我们顺便安装jupyterlab作为IDE: conda create -n sklearnex python=3.8 conda activate sklearnex conda install jupyter --trusted-host pypi.douban.com 完成实验环境的准备后,在 jupyter notebook 编写测试用代码来看看加速效果如何,使用方式很简单,只需要在代码中导入scikit-learn 代码在后面继续执行即可,我在自己平时学习和写代码的老款华硕笔记本上简单测试了一下。 相关模块需要重新导入),训练耗时随即上升到 100.52 秒,意味着通过 sklearnex 我们获得了 2 多倍的运算速度提升。

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    独家 | Python数据分析入门指南

    这里大部分都是其他人利用Kaggle上免费公开的数据集做分析或者组建模型时使用的Jupyter笔记本Jupyter Notebook)。 在其中寻找标题里包含类似EDA(Exploratory Data Analysis,探索性数据分析)的笔记本,而不是那些创建预测模型的笔记本。找一个你觉得有趣的,并且在你的笔记本再现它。 注意: 你会发现,当你再现某些分析的时候,你会遭遇导入错误(Import error)。这常常是因为分析者安装了并没有包含在Anaconda发行版的包。 在Jupyter笔记本,在运行代码块(Cell)前,于任何一个对象前放置一个问号,它会为你打开这个对象的文档。在你遗忘了你所使用的函数的细节的时候,这是非常方便的。 Github同样也支持在浏览器展示Jupyter笔记本。互联网上有大量的例子可供参考学习。

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    (数据科学学习手札138)使用sklearnex大幅加速scikit-learn运算

    熟悉scikit-learn的朋友应该清楚,scikit-learn自带的一些基于joblib等库的运算加速功能效果有限,并不能很充分地利用算力。    scikit-learn-intelex jupyterlab -i https://pypi.douban.com/simple/   完成实验环境的准备后,我们在jupyter lab编写测试用代码来看看加速效果如何 ,使用方式很简单,我们只需要在代码中导入scikit-learn相关功能模块之前,运行下列代码即可: from sklearnex import patch_sklearn, unpatch_sklearn patch_sklearn()   成功开启加速模式后会打印以下信息:   其他要做的仅仅是将你原本的scikit-learn代码在后面继续执行即可,我在自己平时写作以及开发开源项目的老款拯救者笔记本上简单测试了一下 以线性回归为例,在百万级别样本量以及上百个特征的示例数据集上,开启加速后仅耗时0.21秒就完成对训练集的训练,而使用unpatch_sklearn()强制关闭加速模式后(注意scikit-learn相关模块需要重新导入

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    一行代码加速sklearn运算上千倍

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    Jupyter Notebook 使用手册

    对于交互式开发和呈现数据科学项目来说,Jupyter笔记本是一个非常强大的工具。本文将指导您如何在本地计算机上设置Jupyter笔记本,以及如何开始使用它来执行Python程序。 什么是“笔记本(notebook)”?记事本将代码及其输出集成到一个文档,该文档结合了可视化、叙述性文本、数学方程和其他富媒体。 01 安装Jupyter Notebook Python没有包含Jupyter笔记本,所以如果您想试用它,您需要安装Jupyter。 在本例,您的内核是python3,这意味着您可以在代码单元编写Python代码。因为你最初的笔记本只有一个空单元格,所以它不能做任何事情。 如果您的笔记本中有多个单元格,并且按顺序运行单元格,那么您可以跨单元共享您的变量和导入。这使得将代码分成逻辑块变得很容易,而不需要重新导入库或在每个单元重新创建变量或函数。

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    Python资料推荐 + IDE推荐+经典练手项目(开源免费)

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    本教程介绍了如何在Windows上下载和安装Anaconda。如何测试您的安装;如何解决常见的安装问题;以及安装Anaconda后的操作。 Anaconda是一个软件包管理器,一个环境管理器以及一个Python发行版,其中包含许多开源软件包的集合(numpy,scikit-learn,scipy,pandas等)。 本教程包括: 如何在Windows上下载并安装Anaconda 如何测试您的安装 如何解决常见的安装问题 安装Anaconda后该怎么办 下载并安装Anaconda 1.转到 Anaconda网站, 2.键入以下命令以查看可以启动Jupyter(IPython)笔记本。 ? ? 将Anaconda添加到Path(可选) 这是一个 可选 步骤。 您也可以尝试打开Jupyter笔记本进行检查。

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    如何使用Scikit-learn在Python构建机器学习分类器

    在本教程,您将使用Scikit-learn(Python的机器学习工具)在Python实现一个简单的机器学习算法。 第一步 - 导入Scikit-learn 让我们首先安装Python模块Scikit-learn,这是Python 最好、文档记录最多的机器学习库之一。 [alldeps] 安装完成后,启动Jupyter Notebook: (my_env) $ jupyter notebook 在Jupyter,创建一个名为ML Tutorial的新Python Notebook Scikit-learn安装了各种数据集,我们可以将其加载到Python,并包含我们想要的数据集。导入并加载数据集: ML Tutorial ... 结论 在本教程,您学习了如何在Python构建机器学习分类器。现在,您可以使用Scikit-learn在Python中加载数据、组织数据、训练、预测和评估机器学习分类器。

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    小白入门Python数据科学全教程

    Jupyter Notebook 是一个交互式笔记本,本质是一个 Web 应用程序,便于创建和共享程序文档,支持实时代码,数学方程,可视化和markdown。 例如,求数学的阶乘,你可以很简单的导入math模块,使用已经编译好的阶乘函数: 当然在使用函数之前,你必须要导入库和函数。话不多说,一起来探索更多的Python库吧! 这些库分为两类:标准库和第三方库,标准库是Python内置库,无需再安装,math、range;第三方库需要另外安装,jupyter、pandas、numpy 安装第三方库 安装第三方库有两种方法, 导入库和库函数 使用库之前,需要将其导入Python环境。 Matplotlib可用于Python脚本,Python和IPython shell,Jupyter笔记本,Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包。

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    【机器学习】使用MLflow管理机器学习模型版本

    在这篇文章,我将向你展示如何在本地设置MLflow以及使用PostgreSQL注册模型和管理端到端机器学习生命周期的数据库备份存储。 让我们先用python 3.8创建一个环境,以及我们将要使用的一些基本依赖项: conda create --name mlflow python==3.8 matplotlib scikit-learn Jupyter笔记本设置 如果还没有安装jupyter,我们首先需要在环境安装jupyter: conda install jupyter 设置——没有浏览器会阻止浏览器在笔记本被服务后自动打开,如果通过 MLflow有一组内置的模型风格,这正是我们在这里通过mlflow.sklearn.log_model注销scikit-learn模型所使用的风格。 以及其他一些字段,日志记录、自动生成的conda环境(如果我们想部署模型,则非常有用)和序列化模型: ? MLflow模型 在“模型”部分,你将找到已注册的所有模型。

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    为什么说 Python 是数据科学的发动机(二)工具篇(附视频字)

    之后Python与Conda连接,你已经完全从自己系统的Python,或任何其他Python安装脱离出来。可以运行Conda安装等命令,只需输入你需要包的名字。 这是一个很棒的系统。 这种类型的核心数值运算很多都是在Numpy实现的,而且完成的很高效。 其中的一个例子是,如果你之前使用 C、Fortran或者C#等编译式语言,你可能会习惯手动完成。 这里有一个例子,我们在导入特殊的库,这里是特殊的函数,并且导入优化的库。我们可以看到第一个贝塞尔函数的最小值,这就是SciPy做的。 它能让你将Python编译的到快速C代码。 这里有个例子,我们拿出相同的fib函数2.73毫秒。如果我们在Cython运行,当中的%可以在Jupyter notebook中进行。 这就是你如何在这些库获得快速numerix,这就是你如何包装其他的C语言库。 比如Lib、SVM和scikit-learn,你使用Cython连接这些。

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    在本文中,我们讲介绍如何在你的电脑上设置立专业数据科学环境,这样你就可以开始动手实践与流行的数据科学库! 什么是专业的数据科学环境? 但要创建可共享的文件,使您可以轻松地交错注释、代码和图表,它真的很难击败Jupyter Notebook。 安装Python和Jupyter笔记本最简单的方法是通过免费的Anaconda发行版。 它还包括很多你需要的数据科学的软件包,像pandas,statsmodels和scikit-Learn。 安装过程取决于你使用的是Windows还是Mac或者是linux系统。 03 测试 要测试安装,在Windows上单击“开始”,然后在程序列表 单击“Anaconda Navigator”(或者在搜索栏搜 索“Anaconda Navigator”并选择“Anaconda 在Mac电脑上,打开Finder,在Applications文件夹 Anaconda Navigator。

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